「Matplotlibを使用してリップスティックチャートを作成する方法」 Matplotlibを使用してリップスティックチャートを作成する方法について説明します
Matplotlibを使用してリップスティックチャートを作成する方法について説明します
Matplotlibチュートリアル
値が小さいほど良いデータ可視化
今日は、値が小さいほど良いメトリクスの進捗を視覚化するための口紅チャートの作成方法を紹介します。
メトリクスが類似の傾向やトピックを持つが、スケールが異なる場合に最適です。私の目標は、「単に」プロットするのではなく、メッセージを共有することです。
データの視覚化に集中できるように、死亡率と疾患に関するシンプルなデータセットを準備しました。
データは世界銀行から取得され、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下で公開されています。詳細については、私の新しい無料ニュースレター「データワンダー」で視覚化について書いています。
さあ、始めましょう。
ステップ1 – ライブラリのインポート
最初で最も簡単な部分は、pandasやmatplotlibなど必要なライブラリをインポートすることです。
import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imagefrom matplotlib.lines import Line2Dおめでとうございます、ステップ1を完了しました！ 🥳
ステップ2 — Seabornスタイルの作成
次に、カラースキームを作成し、フォントを選択したいと思います。CoolorsやColorhuntなどのサイトは、美しい色を探す際に素晴らしいリソースです。
ここに、このチュートリアルのためのseabornスタイルを作成するためのコードと設定を示します。
FONT_FAMILY = "serif"BACKGROUND_COLOR = "#FAE8E0"TEXT_COLOR = "#33261D"BAR_COLOR = "#EF7C8E"sns.set_style({ "axes.facecolor": BACKGROUND_COLOR, "figure.facecolor": BACKGROUND_COLOR, "text.color": TEXT_COLOR, "font.family": FONT_FAMILY, "xtick.bottom": False, "xtick.top": False, "ytick.left": False, "ytick.right": False, "axes.spines.left": False, "axes.spines.bottom": False, "axes.spines.right": False, "axes.spines.top": False,})すべての目盛りと線を削除して、クリーンな視覚化を作成し、グリッドは口紅チャートに価値のある情報を追加しません。
ステップ3 — データの読み込み
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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